Merhaba ve yapay zeka dersine tekrar hoş geldiniz.
Ve günümüz bölümü, derin konvolüyonlu CULE öğrenimiyle başa çıkacağız.
Bu nedenle derin bir öğrenme daha ileri bir adım atıyoruz, bu nedenle basit öğrenmeyi kazanmak için
serinlemeye başladık.
Sonra bunu derin öğrenmeye götürdük ve şimdi çok derin konvolümantasyon öğreniyoruz.
Öyleyse sezgiler açısından tartışacağımız şey nedir görelim.
Farklı bölümler oldukça hızlı olacak.
olduğumuz sürece eklememiz gereken çok şey yok ve bu davanın sonunda bu davaya değineceğiz.
Konvansiyonel sinir ağlarına aşina
Bu nedenle bugün bu bölümde, derin ilişkilerin şeylerin ardındaki sezgiyi
öğrenme ve bunun neden o kadar güçlü olduğunu konuşacağız; tam da neden derin Kule öğreniminden
uzaklaşmanın önemli olduğunu ve neden derin öğrenmenin sadece bir derin ilişki öğrenme
posterlerinde adım atabilir ve ne tür yollar bulabiliriz Lucian kıvrımlı
CULE öğrenimi, bilginin hangi yollara açıldığına ve nereye uygulanabileceğine açılır.
Buna bazı örneklerimiz olacak ve sonra uygunluk hakkında konuşacağız.
Derin öğrenme kavramının tamamına çok güçlü bir katkı olduğunu öğrenin veya bitirin.
Ardından sezgi hakkında konuşacağız.
Oldukça karmaşık bir konudur, ancak yine de
sezgiyi oldukça basit terimlerle parçalayacağız ve daha ayrıntılı bir şekilde
girmek isterseniz Tracy uygunluğunu okuyabileceğiniz bazı ek referanslar
vereceğiz ancak önemli sezgiyi patlamak için bize bunu pratikte kullanacağız, çünkü
artık çok daha karmaşık konulara giriyoruz, çünkü ekstra veya ekstra unsurları ajanlarımıza veya öğrenme algoritmalarımıza eklemek zorundayız.
böylece bu karmaşık ortamları gerçekten işleyebilir ve başarıyla gezinebilirler.
bahsediyoruz çünkü konvolusyonel sinir ağlarına bir x sayısını kontrol etmeniz önerilir.
Ve elbette bu bölümde, konvolüsyonel sinir ağlarından
Derin bir öğrenme bağımsızlığını tabii ki yaparsanız bir kez daha, bu bilgileri
zaten biliyorsunuz, böylece derin duygusal Kule öğreniminde bu öğreticilere güvenle devam edebilirsiniz.
Tabii ki derin öğrenme özelliklerini yapmadıysanız, konvolüsyonel sinir ağlarına bakmak ve bu sezgilere
bakmak harika bir fikirdir.
ve özelliklerini aramak için tüm konvolüm katmanları Lares'i düzleştiren katmanları bir araya getiriyor ve bunların
hepsi, çevreyi tanımlayan bazı parametreleri ortaya çıkarmak için nasıl çalıştığını anlatıyor. ya da bu görüntüyü
açıklayan ve bu nedenle bunları, bahsettiğimiz vektör yerine sinir ağlarımıza girdi olarak kullanacağımız anlamına gelir.
Charles burada, görüntüleri sinir ağları tarafından iş aramak için nasıl işlediğini
daha iyi anladınız
Ancak bir sonraki öğreticide daha fazlası.
Bu kontrolleri henüz görmediyseniz, Cullerton illüzyonel sinir ağları ile ilgili bilgiyi hızlandırmak
veya yenilemek için onları kontrol etmenizi öneririz.
Sonuç olarak heyecan verici bir bölümümüz var ve gördüğünüz gibi, birçok sezgiselliği Tournelles'in
anlamını biliyorsunuz.
Her şeyin pratik yüzüne çok hızlı bir şekilde atabilirsiniz.
Bu not üzerinde ben her zaman ilk ders görmüştüm.
Ve o zamana kadar AI zevk.